前言 淡江大學在校長葛煥昭揭示「AI＋SDGs＝∞」的政策下，全面展開跨域合作，促使AI落地。資訊工程學系與人工智慧學系師生組隊參加111年度經濟部工業局「AI產業實戰應用人才淬煉計畫」人才解題競賽（AIGO），5團隊提出7案獲入圍，獲4優等3佳作。人工智能股份有限公司董事長張榮貴、精英國際教育集團董事長張義雄、叡揚資訊精實服務11處處長錢鉦津皆讚賞AI團隊在解題過程的技術、創意、努力、團隊合作，創造出企業超車彎道。 AI因由夫來團隊跨域多元解題 不計成本展創意 「AI技術太多太深了，像茫茫大海，我們怎麼學也學不完。AIGO解題賽帶動重要方向就像燈塔，主軸聚焦20%的技術，解決產業80%的問題。」帶領AI因由夫來團隊四度參賽的資工系張志勇教授表示，透過AIGO確定20%的主軸，我們就去投入。 「以多種技術同時解題，再採效果最佳或多元的解方。同時不計成本、不藏私，這就是我們和企業不一樣的地方。」張志勇說，出題企業的痛點在於需要花費大量時間及人力成本，才能剪輯出撲接的精彩片段，因此，團隊成員在解答「利用AI自動判斷野手撲接鏡頭」題目時，不僅會利用色彩判斷，更將身體骨骼架構與關節點設定成座標，觀察身體座標的變化，以保證判斷正確，還研發了多種深度學習的影像處理模型，包括分類模型及比對模型最終以多元的AI模型共同合作，來綜合判斷球員是否做出撲接動作。 此外，透過團隊的腦力激盪，鎖定報導字幕出現的「撲接」、「撲倒」、「接殺」等特定的字眼作判讀，鎖定這個字眼出現的前後影片，並將其剪輯出來。視覺、語言解題雙管齊下，如此一來，不管快與慢撲接動作皆可精準判斷。 雖然坊間已有辨識度不錯的軟體，但國巨律師事務所提出「基於語音辨識於法庭筆錄之應用」問題，期透過AI語音辨識來解決法律專業詞彙的艱澀，並提高法庭中文書記官的記事效率。因此，該團隊突破原先在於法庭中角色的判別和硬體設施的強制規範，與僅以單一模型來答題的劣勢，重新加入自然語言處理的解法成為致勝關鍵。亮點在於採用音檔AI辨別開庭流程與庭中人員常用的特定詞彙，進一步判斷對象並錄製說話，此作法不須綁定麥克風，不必修改法院的硬體設備，讓逐字稿轉檔系統更聰明、更具彈性。 張志勇強調，解題的成功，歸功於豐富的實戰經驗與團隊合作，同時也因為團隊自動生成大量資料來訓練AI模型，幫助企業解決技術痛點。 馬訓冷凝團隊選題考量公益 嘉惠弱勢族群 產業接觸AI智慧的機會很多，大企業因為錢財充足自然可以投入，但許多弱勢族群及公部門往往無法獲得更多的資源，因此，由人工智慧學系教授游國忠指導的馬訓冷凝團隊，以公益相關優先選題。 本次比賽的公益題「以手部關鍵點檢測輔助臺灣手語單詞教學」，國內聽語障者超過數萬名，一般人民很少有人會使用手語，也沒有辦法隨處發現手語翻譯者，就算聽人對手語感興趣，且能夠在社團、社區大學等地進行學習，手語教學仍處弱勢地位，故若能夠藉由AI辨別手部關鍵點，就能夠輔助手語老師教學，加快聽人學習速度和手語普及率，降低聽語障者在日常中的溝通困難度，並發展軟體應用於行動裝置，使人們更容易學習手語。 游國忠說，為了做這主題，團隊成員做足功課。先拍影片做成教學影片，用AI比對相似度，利用關節點在時空之間的變化，判斷相似度，給予評分。如此一來，「不需要靠老師教，不需要猜自己對不對。」他說團隊還建立了教學系統，分析學習者哪些動作比得比較差，建議多練習。「不但解決問題，還把情境考量進來。」進行手語學習和測驗，並將學習歷程和結果進行分析，運轉速度及準確率要考慮的諸多環節都做了很細微的考量，做出來的成果，比他們原有的預期還多更多。獲得臺灣手語翻譯協會理事長魏如君、常務理事李信賢都一致的讚賞。 校方表示，AI系AIGO游國忠教授團隊所設計的「以手部關鍵點檢測輔助臺灣手語單詞教學」，將於112年3月11日在國立臺灣師範大學舉辦的2023台灣手語應用研討會暨台灣手語翻譯年會時，游國忠教授將受邀前往做ai詞彙教學的研究介紹及操作，各界可蒞臨指教。